SHOC-humain

DATA

quiz

participant.es

Sexe

Femme, homme, NA, en fonction des prénoms détectés dans les emails.

[1] "sexe"

   F    H <NA> 
2856 8512 2352 

Cocheurs

Correspondance des emails entre les répondant.es au quiz et les 1741 cocheurs sur cocheurs.fr

[1] "cocheur"

  Non   Oui  <NA> 
12264  1456     0 

Ancienneté

Ancienneté déclaré par les répondant.es pour le.s suivis participatifs

Departement

Département français métropolitain + suisse


  01   02   03   04   05   06   07   08   09   10   11   13   14   15   16   17 
  10    2    2    2    4    2    3    2    3    6    4    4    4    1    2    7 
  18   19   21   22   23   24   25   26   27   28   29   2B   30   31   32   33 
  10    1    6    5    4    8    2    6    2    4    8    2    7   12    5   15 
  34   35   37   38   40   41   42   43   44   45   46   47   48   49   50   51 
  10    7    7    7    2    6   13    2   23    7    7    2    1   16    2    3 
  52   53   55   56   57   58   59   60   62   63   64   65   66   67   68   69 
   3    7    1    9    1    1   11    5   10    3    3    1    7    4    7   10 
  70   71   72   73   74   75   76   77   78   79   80   81   82   83   84   85 
   1    7    5    2    3    4    4    3   13   17    5    6    1    6    6   10 
  86   87   88   89   90   91   92   93   94   95   su <NA> 
   4    2    1    3    2    7   10    5    3    5    2    1 

Région et biorégion

Départements associés à une région admin, à une biorégion (INPN)

Bagueurs

Correspondances des emails entre les participant.es et les 32 premiers bagueurs (CRBPO)

[1] "samuelhavet@hotmail.fr"    "brigitte.grand@wanadoo.fr"
[3] "mfcanevet@gmail.com"       "bastienjeannin@yahoo.fr"  
[5] "jp.gans@sfr.fr"            "jeremy.dupuy@lpo.fr"      

Expert sciences participatives

Si participation_stoc == “Oui”, participation_shoc == “Oui”, participation_epoc == “Oui”, bagueur == “Oui” ou nb_obs_cocheurs >= 300, alors la·e participant·e est considéré·e comme expert·e.

[1] "samuelhavet@hotmail.fr" "qgiraud33@gmail.com"    "qgiraud33@gmail.com"   
[4] "dbizet@cogard.org"      "valsp@yahoo.fr"         "paul.coiffard@lpo.fr"  

Species

Nom vernatuclaire et code espèce

Shoc

Tendances SHOC


          Augmentation forte         Augmentation modérée 
                          16                            4 
Augmentation modérée à forte                  Déclin fort 
                           9                            4 
               Déclin modéré         Déclin modéré à fort 
                           8                            2 
                   Incertain                       Stable 
                          53                           12 

Stoc

Tendances SHOC et STOC

traits

catégories de tendances

[1] "avis quiz shoc"

En augmentation       En déclin      Fluctuante  Je ne sais pas          Stable 
           2146            3496            1139            2501            5208 
           <NA> 
              0 

         Fort        Modéré Modéré à fort          <NA> 
          681          3095          1519          9195 

Augmentation       Déclin   Fluctuante    Incertain       Stable         <NA> 
        2146         3496         1139         2501         5208            0 

              Augmentation          Augmentation fort 
                       194                        179 
       Augmentation modéré Augmentation modéré à fort 
                      1323                        450 
                    Déclin                Déclin fort 
                       192                        501 
             Déclin modéré       Déclin modéré à fort 
                      1744                       1059 
                Fluctuante          Fluctuante modéré 
                      1132                          7 
                 Incertain           Incertain modéré 
                      2499                          1 
   Incertain modéré à fort                     Stable 
                         1                       5178 
               Stable fort              Stable modéré 
                         1                         20 
      Stable modéré à fort                       <NA> 
                         9                          0 

              Augmentation          Augmentation fort 
                       194                        179 
       Augmentation modéré Augmentation modéré à fort 
                      1323                        450 
                    Déclin                Déclin fort 
                       192                        501 
             Déclin modéré       Déclin modéré à fort 
                      1744                       1059 
                Fluctuante                  Incertain 
                      1139                       2501 
                    Stable                       <NA> 
                      5208                          0 
[1] "catégoies quiz shoc après transformation en 2 nouveaux"
[1] "niveau 1"

Augmentation       Déclin   Fluctuante    Incertain       Stable 
        2146         3496         1139         2501         5208 
[1] "niveau 2"

         Augmentation fort        Augmentation modéré 
                       179                       1323 
Augmentation modéré à fort                Déclin fort 
                       450                        501 
             Déclin modéré       Déclin modéré à fort 
                      1744                       1059 
                Fluctuante                  Incertain 
                      1139                       2501 
                    Stable 
                      5208 
[1] "catégoies des tendances shoc"
[1] "niveau 1"

Augmentation       Déclin    Incertain       Stable 
          29           14           53           12 
[1] "niveau 2"

         Augmentation fort        Augmentation modéré 
                        16                          4 
Augmentation modéré à fort                Déclin fort 
                         9                          4 
             Déclin modéré       Déclin modéré à fort 
                         8                          2 
                 Incertain                     Stable 
                        53                         12 

dataset

comparaison SHOC vs Humain

Si tendances SHOC et réponses identiques ou différentes

Niveau 1 :

Augmentation = augmentation

Déclin = déclin

Stable = stable

Incertain = je ne sais pas, fluctuante ou incertain

[1] "Jeu de données propres à analyser"

exploration données

    email              espece           avis_niv1          avis_niv2        
 Length:13720       Length:13720       Length:13720       Length:13720      
 Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
 Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
                                                                            
                                                                            
                                                                            
                                                                            
  migrateur         migrateur_simplifie    regime            abondance      
 Length:13720       Length:13720        Length:13720       Min.   :   1500  
 Class :character   Class :character    Class :character   1st Qu.: 281250  
 Mode  :character   Mode  :character    Mode  :character   Median : 775000  
                                                           Mean   :1685679  
                                                           3rd Qu.:1862500  
                                                           Max.   :9000000  
                                                                            
 detectabilite        gregaire          fluctuante         popularite       
 Length:13720       Length:13720       Length:13720       Length:13720      
 Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
 Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
                                                                            
                                                                            
                                                                            
                                                                            
  fauneFrance        abondance_log    departement        participation_stoc
 Min.   :-0.852880   Min.   : 7.313   Length:13720       Length:13720      
 1st Qu.:-0.636089   1st Qu.:12.540   Class :character   Class :character  
 Median :-0.452104   Median :13.560   Mode  :character   Mode  :character  
 Mean   : 0.007713   Mean   :13.334                                        
 3rd Qu.: 0.093103   3rd Qu.:14.420                                        
 Max.   : 2.435363   Max.   :16.013                                        
                                                                           
 participation_shoc participation_epoc participation_odj      sexe          
 Length:13720       Length:13720       Length:13720       Length:13720      
 Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
 Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
                                                                            
                                                                            
                                                                            
                                                                            
   cocheur          nb_obs_cocheurs   anciennete        region         
 Length:13720       Min.   :111.0   Min.   : 0.000   Length:13720      
 Class :character   1st Qu.:265.0   1st Qu.: 0.000   Class :character  
 Mode  :character   Median :344.5   Median : 4.000   Mode  :character  
                    Mean   :334.3   Mean   : 5.857                     
                    3rd Qu.:415.0   3rd Qu.:10.000                     
                    Max.   :482.0   Max.   :41.000                     
                    NA's   :12264                                      
  bioregion           bagueur             expert          tendance_shoc     
 Length:13720       Length:13720       Length:13720       Length:13720      
 Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
 Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
                                                                            
                                                                            
                                                                            
                                                                            
 tendances_stoc     tendances_stoc_simplifie pourcentage_stoc  
 Length:13720       Length:13720             Min.   :-0.77334  
 Class :character   Class :character         1st Qu.:-0.43732  
 Mode  :character   Mode  :character         Median :-0.24471  
                                             Mean   :-0.09049  
                                             3rd Qu.:-0.08037  
                                             Max.   : 2.77736  
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  01   02   03   04   05   06   07   08   09   10   11   13   14   15   16   17 
 280   56   56   56  112   56   84   56   84  168  112  112  112   28   56  196 
  18   19   21   22   23   24   25   26   27   28   29   2B   30   31   32   33 
 280   28  168  140  112  224   56  168   56  112  224   56  196  336  140  420 
  34   35   37   38   40   41   42   43   44   45   46   47   48   49   50   51 
 280  196  196  196   56  168  364   56  644  196  196   56   28  448   56   84 
  52   53   55   56   57   58   59   60   62   63   64   65   66   67   68   69 
  84  196   28  252   28   28  308  140  280   84   84   28  196  112  196  280 
  70   71   72   73   74   75   76   77   78   79   80   81   82   83   84   85 
  28  196  140   56   84  112  112   84  364  476  140  168   28  168  168  280 
  86   87   88   89   90   91   92   93   94   95   su <NA> 
 112   56   28   84   56  196  280  140   84  140   56    0 
[1] "participation_stoc"

 Non  Oui <NA> 
7840 5880    0 
[1] "participation_shoc"

 Non  Oui <NA> 
8176 5544    0 
[1] "participation_epoc"

 Non  Oui <NA> 
9492 4228    0 

 Non  Oui <NA> 
5124 8596    0 
[1] "tendances_stoc"

          Augmentation forte         Augmentation modérée 
                        1470                         2940 
Augmentation modérée à forte                  Déclin fort 
                         490                          980 
               Déclin modéré         Déclin modéré à fort 
                        3430                         1470 
                      Stable                         <NA> 
                        2450                          490 
[1] "pourcentage_stoc"

 -0.773339424601803  -0.664473778519284  -0.662380208402312  -0.649818787700483 
                490                 490                 490                 490 
 -0.571309908314051  -0.523157795623706  -0.437321420827873   -0.41847928977513 
                490                 490                 490                 490 
 -0.325315419569897  -0.320081494277468  -0.286584372405923   -0.28239723217198 
                490                 490                 490                 490 
 -0.261461531002265  -0.244712970066493  -0.210169063136463  -0.177718726323404 
                490                 490                 490                 490 
 -0.155736240095203  -0.132706968808516  -0.125379473399116 -0.0992098469369719 
                490                 490                 490                 490 
-0.0803677158842282 -0.0165138273165966  0.0389657807831488    0.12270858546201 
                490                 490                 490                 490 
  0.600042572131518    1.43642383386164    2.77735549378191                <NA> 
                490                 490                 490                 490 
[1] "tendances_stoc_simplifie"

Augmentation       Déclin       Stable         <NA> 
        4900         5880         2450          490 
[1] "tendances_stoc_simplifie_2"
Warning: Unknown or uninitialised column: `tendances_stoc_simplifie_2`.

<NA> 
   0 
[1] "detectabilite"

Faible  Forte   <NA> 
  6860   6860      0 
[1] "gregaire"

 Non  Oui <NA> 
5880 7840    0 
[1] "fluctuante"

  Non   Oui  <NA> 
10290  3430     0 
[1] "migrateur"

    Non     Oui Partiel    <NA> 
   4410    1470    7840       0 
[1] "migrateur simplifié"

 Non  Oui <NA> 
4410 9310    0 
[1] "abondance"

   1500   22500   45000   75000   80000  225000   3e+05   4e+05  525000  650000 
    490     490     490     490     490     980     490     490     490     490 
  7e+05  750000   8e+05 1250000 1300000 1500000 1650000 2500000 3250000   4e+06 
    980     490     490     490     490    1470     490     490     980     490 
4500000 6500000   9e+06    <NA> 
    490     490     490       0 

[1] "abondance log"

 7.3132203870903 10.0212705881925 10.7144177687525 11.2252433925184 
             490              490              490              490 
 11.289781913656 12.3238556811866 12.6115377536383 12.8992198260901 
             490              980              490              490 
13.1711535415738 13.3847276418718 13.4588356140255 13.5278284855125 
             490              490              980              490 
13.5923670066501 14.0386541092785 14.0778748224318 14.2209756660724 
             490              490              490             1470 
14.3162858458768 14.7318012898384 14.9941655543059 15.2018049190842 
             490              490              980              490 
15.3195879547405 15.6873127348659 16.0127351353005             <NA> 
             490              490              490                0 

[1] "fauneFrance"

 -0.852879689044691  -0.840494517413959  -0.838284301897863  -0.811244007565813 
                490                 490                 490                 490 
 -0.787270138364202  -0.718195925523346  -0.717419363314988  -0.608979420065839 
                490                 490                 490                 490 
 -0.570290692608421  -0.561429918692543  -0.544026960484729  -0.520869477194468 
                490                 490                 490                 490 
 -0.494127860634863  -0.476247017991137  -0.427960778112476  -0.376926702727318 
                490                 490                 490                 490 
 -0.369260639901221  -0.281389639247807 -0.0582773432311487 -0.0549719758827538 
                490                 490                 490                 490 
 0.0410429720326701   0.249281114981551    1.13065930961621    1.16377271865465 
                490                 490                 490                 490 
   1.85897510179839    2.00526747474211    2.24215877199424    2.43536346706337 
                490                 490                 490                 490 
               <NA> 
                  0 
[1] "regime"

  Granivore Insectivore    Omnivore        <NA> 
       4410        4410        4900           0 
[1] "popularite"

 Non  Oui <NA> 
5390 8330    0 
[1] "comparaison_niv1"

different identique      <NA> 
     9436      4284         0 
[1] "comparaison_niv2"

different identique      <NA> 
    10500      2864       356 

FREQUENCES

Shoc vs hasard


    Chi-squared test for given probabilities

data:  obs_shoc
X-squared = 700, df = 3, p-value < 2.2e-16
                 Tendance Observé Attendu Résidu_std.Var1 Résidu_std.Freq
Augmentation Augmentation    4410    3430    Augmentation       19.321836
Déclin             Déclin    3920    3430          Déclin        9.660918
Incertain       Incertain    2940    3430       Incertain       -9.660918
Stable             Stable    2450    3430          Stable      -19.321836

p-value < 0.05 → la distribution est significativement différente du hasard

Niv 1 vs hasard


    Chi-squared test for given probabilities

data:  obs_avis_niv1
X-squared = 3238.7, df = 4, p-value < 2.2e-16
                 Tendance Observé Attendu Résidu_std.Var1 Résidu_std.Freq
Augmentation Augmentation    2033    2744    Augmentation       -15.17513
Déclin             Déclin    3269    2744          Déclin        11.20527
Fluctuante     Fluctuante    1054    2744      Fluctuante       -36.07029
Incertain       Incertain    2361    2744       Incertain        -8.17451
Stable             Stable    5003    2744          Stable        48.21467

p-value < 0.05 → la distribution est significativement différente du hasard

Shoc vs niv 1

     Augmentation Déclin Incertain Stable
SHOC         4410   3920      2940   2450
AVIS         2033   3269      2361   5003

    Pearson's Chi-squared test

data:  tab_chi2
X-squared = 1834.5, df = 3, p-value < 2.2e-16
[1] "résidus"
     Augmentation   Déclin Incertain    Stable
SHOC     30.39867  5.03482  5.647143 -39.01322
AVIS    -30.39867 -5.03482 -5.647143  39.01322
[1] "proportions"
     Augmentation    Déclin Incertain    Stable
SHOC    0.3214286 0.2857143 0.2142857 0.1785714
AVIS    0.1605084 0.2580925 0.1864045 0.3949945

p-value < 0.05 → les distributions diffèrent significativement entre SHOC et AVIS

Conclusions :

🔹 Augmentation

Résidus : SHOC +27.6, AVIS −27.6

Proportions : SHOC 30.0 %, AVIS 16.1 %

👉 Augmentation est massivement plus fréquente dans SHOC que dans AVIS C’est l’un des moteurs principaux du χ².

🔹 Déclin

Résidus : SHOC +0.92, AVIS −0.92

Proportions : SHOC 26.7 %, AVIS 26.2 %

👉 Aucune différence réelle Déclin se comporte de la même manière dans les deux sources.

🔹 Incertain

Résidus : SHOC +16.1, AVIS −16.1

Proportions : SHOC 26.7 %, AVIS 18.6 %

👉 Incertain est fortement sur-représenté dans SHOC Clairement différent entre les deux distributions.

🔹 Stable

Résidus : SHOC −42.2, AVIS +42.2

Proportions : SHOC 16.7 %, AVIS 39.1 %

👉 Stable est massivement plus fréquent dans AVIS que dans SHOC C’est le contraste le plus fort du tableau.

En résumé :

Les distributions de tendances diffèrent fortement entre SHOC et AVIS (χ², p < 0.001). Les écarts sont principalement dus à une sur-représentation des modalités « Augmentation » et « Incertain » dans SHOC, tandis que la modalité « Stable » est largement dominante dans AVIS. La modalité « Déclin » ne montre pas de différence significative entre les deux sources.

SHOC → profil plus dynamique / incertain : plus d’Augmentation, plus d’Incertain, peu de Stable

AVIS → profil nettement plus stable, Stable ≈ 40 %, moins d’Augmentation

👉 Ce n’est pas un effet d’échantillon, mais un changement structurel de profil.

Interprétations possibles ?

Chez les participant.es, biais vers le stable, et peu d’aumgmentation. En demandant de répondre pour des tendances, on pense moins facilement à répondre stable ? Et oin parle beaucoup des déclins (média, crise ecolo…), mais peu des augmentations, donc les gens n’y pensent pas ?

PROPORTION IDENTIQUE vs DIFFERENT

[1] "proportion de tendances d'identiques vs différentes, niveau 1"
[1] "toutes les tendances"
       Var1 Freq      prop
1 different 9436 0.6877551
2 identique 4284 0.3122449
3      <NA>    0 0.0000000
[1] "declin et augmentation seulement"
       Var1 Freq      prop
1 different 5964 0.7159664
2 identique 2366 0.2840336
3      <NA>    0 0.0000000

ANALYSES ORDINALES

Analyses faites ici uniquement sur le niveau 1 “déclin, stable, augmentation), mais les résultats étaient qualitativement les mêmes au niveau 2, même si moins de puissance statistiques.

données

aléatoire

Sélection de modèle pour les effets aléatoires : email, région, biorégion, departement, email + region, email + bioregion, email + departement

Meilleur modèle avec uniquement effets aléatoires :

       df      AIC
m_n1.1  3 14300.13
m_n1.7  4 14302.11
m_n1.5  4 14302.13
m_n1.6  4 14302.13
m_n1.4  3 14442.81
m_n1.2  3 14468.69
m_n1.3  3 14473.24
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ 1 + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter    max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -7147.06 14300.13 117(368) 3.27e-06 7.3e+00

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.2729   0.5224  
Number of groups:  email 397 

No Coefficients

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.17264    0.03910  -29.99
Stable|Augmentation  1.33043    0.03986   33.37

Effet aléatoire “email” dans tous les modèles par la suite.

perception ~ stats

Modèle estimant la correlation ordinale entre les perceptions et les tendances statistiques.

Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter    max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6727.49 13464.97 222(682) 3.84e-03 6.3e+00

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3294   0.5739  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                     Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L   1.1356     0.0408  27.834  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q  -0.1313     0.0442  -2.971  0.00297 ** 
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.27787    0.04243  -30.11
Stable|Augmentation  1.48848    0.04349   34.23

espece

Modèle estimant la correlation ordinale entre les perceptions et les tendances statistiques en fonction de chaque espèce.

ATTTENTION : tous les coefficient pour chacunes des espèces ne sont pas estimables (modèle à prendre avec des pincettes)

Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * espece + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter       max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -5996.93 12041.85 3714(11170) 3.76e-03 1.4e+02

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.4857   0.6969  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                                Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L             1.01063    0.10757   9.395  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q            -0.94924    0.10793  -8.795  < 2e-16 ***
especeBouscarle de Cetti         1.02421    0.16866   6.072 1.26e-09 ***
especeBruant zizi               -0.98578    0.16540  -5.960 2.53e-09 ***
especeChoucas des tours          1.07236    0.15576   6.885 5.79e-12 ***
especeGeai des chênes            1.46891    0.15551   9.446  < 2e-16 ***
especeGrimpereau des jardins    -0.64779    0.15154  -4.275 1.91e-05 ***
especeGrive draine              -0.49593    0.16461  -3.013  0.00259 ** 
especeMerle noir                 1.13181    0.15489   7.307 2.73e-13 ***
especeMésange bleue             -0.01333    0.14946  -0.089  0.92895    
especeMésange nonnette          -2.35238    0.17033 -13.811  < 2e-16 ***
especePic vert                  -0.84328    0.14944  -5.643 1.67e-08 ***
especePie bavarde                0.91988    0.14511   6.339 2.31e-10 ***
especePigeon ramier              2.05308    0.15623  13.141  < 2e-16 ***
especePinson des arbres         -1.25101    0.15284  -8.185 2.72e-16 ***
especePipit farlouse            -1.20040    0.17727  -6.772 1.27e-11 ***
especePouillot véloce            0.08444    0.15808   0.534  0.59323    
especeRoitelet à triple bandeau -0.36924    0.16001  -2.308  0.02102 *  
especeRoitelet huppé            -0.44197    0.17825  -2.480  0.01316 *  
especeTroglodyte mignon          0.48798    0.15397   3.169  0.00153 ** 
especeVerdier d'Europe          -2.16048    0.18060 -11.963  < 2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.63571    0.07555  -21.65
Stable|Augmentation  1.60172    0.07514   21.32

variables de type “trait” des espèces

abondance

Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
             formula:                                                     link:
m_n1_base    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + (1 | email)                 logit
m_n1_trait_1 avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + abondance_log + (1 | email) logit
             threshold:
m_n1_base    flexible  
m_n1_trait_1 flexible  

             no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_base         5 13465 -6727.5                          
m_n1_trait_1      6 13437 -6712.3  30.337  1  3.632e-08 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
                formula:                                                        
m_n1_trait_1    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + abondance_log + (1 | email)    
m_n1_trait_1int avis_niv1 ~ 1 + tendance_shoc_niv1 * abondance_log + (1 | email)
                link: threshold:
m_n1_trait_1    logit flexible  
m_n1_trait_1int logit flexible  

                no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_trait_1         6 13437 -6712.3                          
m_n1_trait_1int      8 13348 -6666.0  92.622  2  < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + abondance_log + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter    max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6712.32 13436.64 284(870) 4.44e-03 7.5e+00

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3301   0.5745  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                     Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L  1.15934    0.04108  28.220  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q -0.10007    0.04459  -2.244   0.0248 *  
abondance_log         0.13093    0.02382   5.497 3.86e-08 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.27510    0.04249  -30.01
Stable|Augmentation  1.49966    0.04360   34.39
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ 1 + tendance_shoc_niv1 * abondance_log + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter     max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6666.01 13348.01 461(1405) 3.16e-03 7.5e+00

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3363   0.5799  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                                   Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L                1.15798    0.04129  28.046  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q               -0.13806    0.04550  -3.034  0.00241 ** 
abondance_log                       0.14416    0.02450   5.885 3.98e-09 ***
tendance_shoc_niv1.L:abondance_log -0.37189    0.03944  -9.429  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q:abondance_log  0.09478    0.04510   2.101  0.03560 *  
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.27120    0.04302  -29.55
Stable|Augmentation  1.52598    0.04416   34.55

popularité

Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
             formula:                                                  link:
m_n1_base    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + (1 | email)              logit
m_n1_trait_2 avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + popularite + (1 | email) logit
             threshold:
m_n1_base    flexible  
m_n1_trait_2 flexible  

             no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_base         5 13465 -6727.5                          
m_n1_trait_2      6 13156 -6571.8  311.42  1  < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
                formula:                                                  link:
m_n1_trait_2    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + popularite + (1 | email) logit
m_n1_trait_2int avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * popularite + (1 | email) logit
                threshold:
m_n1_trait_2    flexible  
m_n1_trait_2int flexible  

                no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_trait_2         6 13156 -6571.8                          
m_n1_trait_2int      8 13124 -6554.2  35.158  2   2.32e-08 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + popularite + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter    max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6571.78 13155.55 309(937) 1.91e-03 1.1e+01

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3605   0.6004  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                     Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L  1.14254    0.04120  27.732   <2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q  0.06215    0.04577   1.358    0.175    
populariteOui         0.91447    0.05254  17.407   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -0.69811    0.05406  -12.91
Stable|Augmentation  2.16666    0.06043   35.85
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * popularite + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter     max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6554.20 13124.40 788(2376) 6.71e-03 4.6e+01

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3635   0.6029  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                                   Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L                1.11341    0.06192  17.980  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q                0.63269    0.10810   5.853 4.84e-09 ***
populariteOui                       1.07666    0.05980  18.004  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.L:populariteOui  0.06404    0.07855   0.815    0.415    
tendance_shoc_niv1.Q:populariteOui -0.69923    0.11949  -5.852 4.86e-09 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -0.54468    0.06027  -9.037
Stable|Augmentation  2.33549    0.06744  34.630

détectabilité

Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
             formula:                                                     link:
m_n1_base    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + (1 | email)                 logit
m_n1_trait_3 avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + detectabilite + (1 | email) logit
             threshold:
m_n1_base    flexible  
m_n1_trait_3 flexible  

             no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_base         5 13465 -6727.5                          
m_n1_trait_3      6 12664 -6325.8  803.43  1  < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
                formula:                                                    
m_n1_trait_3    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + detectabilite + (1 | email)
m_n1_trait_3int avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * detectabilite + (1 | email)
                link: threshold:
m_n1_trait_3    logit flexible  
m_n1_trait_3int logit flexible  

                no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_trait_3         6 12664 -6325.8                          
m_n1_trait_3int      8 12626 -6305.2  41.133  2   1.17e-09 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + detectabilite + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter     max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6325.77 12663.54 353(1069) 2.80e-03 9.6e+00

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.4037   0.6353  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                     Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L  1.07299    0.04156  25.818   <2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q -0.01478    0.04546  -0.325    0.745    
detectabiliteForte    1.41717    0.05206  27.223   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -0.61634    0.05028  -12.26
Stable|Augmentation  2.42501    0.05985   40.52
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * detectabilite + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter     max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6305.20 12626.41 449(1370) 9.36e-04 2.0e+01

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.4098   0.6401  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                                        Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
tendance_shoc_niv1.L                     1.21132    0.05880  20.601  < 2e-16
tendance_shoc_niv1.Q                    -0.30156    0.07257  -4.155 3.25e-05
detectabiliteForte                       1.36974    0.05310  25.797  < 2e-16
tendance_shoc_niv1.L:detectabiliteForte -0.29434    0.07933  -3.710 0.000207
tendance_shoc_niv1.Q:detectabiliteForte  0.49683    0.09346   5.316 1.06e-07
                                           
tendance_shoc_niv1.L                    ***
tendance_shoc_niv1.Q                    ***
detectabiliteForte                      ***
tendance_shoc_niv1.L:detectabiliteForte ***
tendance_shoc_niv1.Q:detectabiliteForte ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -0.66913    0.05148  -13.00
Stable|Augmentation  2.37573    0.06032   39.39

régime

Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
             formula:                                              link:
m_n1_base    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + (1 | email)          logit
m_n1_trait_4 avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + regime + (1 | email) logit
             threshold:
m_n1_base    flexible  
m_n1_trait_4 flexible  

             no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_base         5 13465 -6727.5                          
m_n1_trait_4      7 13291 -6638.5  178.05  2  < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
design is column rank deficient so dropping 1 coef
Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
                formula:                                              link:
m_n1_trait_4    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + regime + (1 | email) logit
m_n1_trait_4int avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * regime + (1 | email) logit
                threshold:
m_n1_trait_4    flexible  
m_n1_trait_4int flexible  

                no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_trait_4         7 13291 -6638.5                          
m_n1_trait_4int     10 12908 -6443.8   389.4  3  < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + regime + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter     max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6638.46 13290.92 381(1163) 3.15e-03 1.8e+01

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3487   0.5905  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                     Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L  1.22731    0.04167  29.451  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q  0.06777    0.04994   1.357  0.17476    
regimeInsectivore    -0.21326    0.06760  -3.155  0.00161 ** 
regimeOmnivore        0.53594    0.06266   8.553  < 2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.15408    0.06066  -19.02
Stable|Augmentation  1.66740    0.06263   26.62
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * regime + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter      max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6443.76 12907.52 1192(3602) 4.70e-03 7.9e+01

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3878   0.6227  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                                       Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L                    2.91247    0.11853  24.571  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q                   -0.93842    0.09022 -10.402  < 2e-16 ***
regimeInsectivore                       0.57384    0.09031   6.354 2.09e-10 ***
regimeOmnivore                          0.90665    0.07156  12.669  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.L:regimeInsectivore -1.90575    0.12839 -14.844  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.L:regimeOmnivore    -1.87201    0.13536 -13.830  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q:regimeOmnivore     1.41328    0.11155  12.669  < 2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -0.83715    0.07020  -11.93
Stable|Augmentation  2.07448    0.07201   28.81

migrateur

Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
             formula:                                                 link:
m_n1_base    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + (1 | email)             logit
m_n1_trait_5 avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + migrateur + (1 | email) logit
             threshold:
m_n1_base    flexible  
m_n1_trait_5 flexible  

             no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_base         5 13465 -6727.5                          
m_n1_trait_5      7 13388 -6686.9  81.244  2  < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
design is column rank deficient so dropping 2 coef
Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
                formula:                                                 link:
m_n1_trait_5    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + migrateur + (1 | email) logit
m_n1_trait_5int avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * migrateur + (1 | email) logit
                threshold:
m_n1_trait_5    flexible  
m_n1_trait_5int flexible  

                no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_trait_5         7 13388 -6686.9                          
m_n1_trait_5int      9 13187 -6584.6  204.57  2  < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + migrateur + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter     max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6686.86 13387.73 589(1787) 4.05e-03 3.3e+01

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3343   0.5782  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                     Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L  1.05424    0.04171  25.277   <2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q -0.06954    0.04528  -1.536   0.1245    
migrateurOui         -1.26444    0.14535  -8.699   <2e-16 ***
migrateurPartiel     -0.10937    0.04898  -2.233   0.0255 *  
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.38391    0.05131  -26.97
Stable|Augmentation  1.39945    0.05139   27.23
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * migrateur + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter      max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6584.58 13187.16 1043(3153) 2.24e-03 4.3e+01

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3547   0.5956  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                                      Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L                   0.35874    0.06547   5.479 4.27e-08 ***
tendance_shoc_niv1.Q                   0.22329    0.06357   3.513 0.000444 ***
migrateurOui                          -1.98869    0.15479 -12.848  < 2e-16 ***
migrateurPartiel                      -0.15676    0.05018  -3.124 0.001786 ** 
tendance_shoc_niv1.L:migrateurPartiel  1.11829    0.08321  13.440  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q:migrateurPartiel -0.51978    0.09158  -5.676 1.38e-08 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.49412    0.05293  -28.23
Stable|Augmentation  1.35470    0.05208   26.01

gregaire

Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
             formula:                                                link:
m_n1_base    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + (1 | email)            logit
m_n1_trait_6 avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + gregaire + (1 | email) logit
             threshold:
m_n1_base    flexible  
m_n1_trait_6 flexible  

             no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_base         5 13465 -6727.5                          
m_n1_trait_6      6 13329 -6658.5  137.94  1  < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
                formula:                                                link:
m_n1_trait_6    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + gregaire + (1 | email) logit
m_n1_trait_6int avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * gregaire + (1 | email) logit
                threshold:
m_n1_trait_6    flexible  
m_n1_trait_6int flexible  

                no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_trait_6         6 13329 -6658.5                          
m_n1_trait_6int      8 13008 -6495.9  325.34  2  < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + gregaire + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter    max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6658.52 13329.04 276(838) 1.63e-03 7.4e+00

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3348   0.5786  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                     Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L  1.18687    0.04124  28.778  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q -0.22687    0.04509  -5.031 4.87e-07 ***
gregaireOui          -0.57172    0.04898 -11.672  < 2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.54157    0.04881  -31.58
Stable|Augmentation  1.26452    0.04732   26.72
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * gregaire + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter     max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6495.85 13007.70 455(1387) 2.00e-03 1.7e+01

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3706   0.6087  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                                 Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L              0.69584    0.04923  14.135  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q             -0.22416    0.06491  -3.453 0.000553 ***
gregaireOui                      -0.67204    0.05109 -13.154  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.L:gregaireOui  1.48822    0.08452  17.607  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q:gregaireOui -0.14263    0.09181  -1.554 0.120290    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.57363    0.05096  -30.88
Stable|Augmentation  1.30950    0.04929   26.57

fauneFrance

Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
             formula:                                                   link:
m_n1_base    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + (1 | email)               logit
m_n1_trait_7 avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + fauneFrance + (1 | email) logit
             threshold:
m_n1_base    flexible  
m_n1_trait_7 flexible  

             no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_base         5 13465 -6727.5                          
m_n1_trait_7      6 13235 -6611.6  231.67  1  < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
                formula:                                                  
m_n1_trait_7    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + fauneFrance + (1 | email)
m_n1_trait_7int avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * fauneFrance + (1 | email)
                link: threshold:
m_n1_trait_7    logit flexible  
m_n1_trait_7int logit flexible  

                no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_trait_7         6 13235 -6611.6                          
m_n1_trait_7int      8 13025 -6504.5  214.26  2  < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + fauneFrance + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter     max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6611.65 13235.30 353(1069) 3.22e-03 8.9e+00

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3509   0.5924  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                     Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L  0.62793    0.05292  11.865  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q -0.24300    0.04504  -5.395 6.84e-08 ***
fauneFrance           0.50594    0.03493  14.484  < 2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.34046    0.04357  -30.77
Stable|Augmentation  1.49011    0.04447   33.51
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * fauneFrance + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter     max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6504.52 13025.04 798(2425) 8.11e-03 9.9e+01

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3708   0.609   
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                                 Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L              0.28072    0.06619   4.241 2.23e-05 ***
tendance_shoc_niv1.Q             -0.32865    0.06798  -4.834 1.34e-06 ***
fauneFrance                       1.44281    0.07888  18.292  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.L:fauneFrance -0.79043    0.07508 -10.528  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q:fauneFrance -1.38124    0.17443  -7.918 2.41e-15 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.80617    0.05586  -32.34
Stable|Augmentation  1.09509    0.05247   20.87

pourcentage tendance stoc

Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
             formula:                                                       
m_n1_base    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + (1 | email)                   
m_n1_trait_8 avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + pourcentage_stoc + (1 | email)
             link: threshold:
m_n1_base    logit flexible  
m_n1_trait_8 logit flexible  

             no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_base         5 13465 -6727.5                          
m_n1_trait_8      6 13235 -6611.6  231.67  1  < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
                formula:                                                       
m_n1_trait_8    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + pourcentage_stoc + (1 | email)
m_n1_trait_8int avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * pourcentage_stoc + (1 | email)
                link: threshold:
m_n1_trait_8    logit flexible  
m_n1_trait_8int logit flexible  

                no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_trait_8         6 13235 -6611.6                          
m_n1_trait_8int      8 13025 -6504.5  214.26  2  < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + pourcentage_stoc + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter     max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6611.65 13235.30 353(1069) 3.19e-03 8.9e+00

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3509   0.5924  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                     Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L  0.62793    0.05292  11.865  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q -0.24300    0.04504  -5.395 6.84e-08 ***
pourcentage_stoc      0.50594    0.03493  14.484  < 2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.34046    0.04357  -30.77
Stable|Augmentation  1.49011    0.04447   33.51
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * pourcentage_stoc + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter     max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6504.52 13025.04 765(2326) 6.82e-03 9.9e+01

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3708   0.609   
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                                      Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L                   0.28067    0.06619   4.240 2.23e-05 ***
tendance_shoc_niv1.Q                  -0.32864    0.06799  -4.834 1.34e-06 ***
pourcentage_stoc                       1.44279    0.07888  18.291  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.L:pourcentage_stoc -0.79044    0.07508 -10.528  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q:pourcentage_stoc -1.38113    0.17445  -7.917 2.43e-15 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.80617    0.05585  -32.34
Stable|Augmentation  1.09506    0.05247   20.87

comparaison modèle par AIC

                df      AIC
m_n1_trait_3int  8 12626.41
m_n1_trait_3     6 12663.54
m_n1_trait_4int 10 12907.52
m_n1_trait_6int  8 13007.70
m_n1_trait_8int  8 13025.04
m_n1_trait_7int  8 13025.04
m_n1_trait_2int  8 13124.40
m_n1_trait_2     6 13155.55
m_n1_trait_5int  9 13187.16
m_n1_trait_8     6 13235.30
m_n1_trait_7     6 13235.30
m_n1_trait_4     7 13290.92
m_n1_trait_6     6 13329.04
m_n1_trait_1int  8 13348.01
m_n1_trait_5     7 13387.73
m_n1_trait_1     6 13436.64
m_n1_base        5 13464.97

variables liées aux participants

sexe

Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
                   formula:                                            link:
m_n1_base          avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + (1 | email)        logit
m_n1_participant_1 avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + sexe + (1 | email) logit
                   threshold:
m_n1_base          flexible  
m_n1_participant_1 flexible  

                   no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_base               5 13465 -6727.5                          
m_n1_participant_1      6 13451 -6719.5  16.051  1  6.165e-05 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
                      formula:                                            link:
m_n1_participant_1    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + sexe + (1 | email) logit
m_n1_participant_1int avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * sexe + (1 | email) logit
                      threshold:
m_n1_participant_1    flexible  
m_n1_participant_1int flexible  

                      no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_participant_1         6 13451 -6719.5                          
m_n1_participant_1int      8 13439 -6711.4  16.205  2  0.0003028 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + sexe + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter    max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6719.46 13450.92 312(939) 3.04e-03 2.6e+01

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3061   0.5533  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                     Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L  1.13538    0.04079  27.832  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q -0.13255    0.04419  -2.999   0.0027 ** 
sexeH                 0.34277    0.08471   4.046 5.21e-05 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.01954    0.07548  -13.51
Stable|Augmentation  1.74650    0.07764   22.50
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * sexe + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter     max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6711.36 13438.72 605(1818) 2.73e-03 3.4e+01

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3065   0.5537  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                           Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L        0.86415    0.07957  10.860  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q       -0.06674    0.08987  -0.743    0.458    
sexeH                       0.34183    0.08531   4.007 6.15e-05 ***
tendance_shoc_niv1.L:sexeH  0.35665    0.09015   3.956 7.61e-05 ***
tendance_shoc_niv1.Q:sexeH -0.08722    0.10322  -0.845    0.398    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.02314    0.07577   -13.5
Stable|Augmentation  1.74890    0.07807    22.4

anciennete

Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
                   formula:                                                 
m_n1_base          avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + (1 | email)             
m_n1_participant_2 avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + anciennete + (1 | email)
                   link: threshold:
m_n1_base          logit flexible  
m_n1_participant_2 logit flexible  

                   no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)
m_n1_base               5 13465 -6727.5                      
m_n1_participant_2      6 13467 -6727.4  0.2232  1     0.6366
Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
                      formula:                                                 
m_n1_participant_2    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + anciennete + (1 | email)
m_n1_participant_2int avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * anciennete + (1 | email)
                      link: threshold:
m_n1_participant_2    logit flexible  
m_n1_participant_2int logit flexible  

                      no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)    
m_n1_participant_2         6 13467 -6727.4                          
m_n1_participant_2int      8 13451 -6717.5  19.738  2  5.176e-05 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + anciennete + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter    max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6727.37 13466.75 276(846) 1.98e-03 6.3e+00

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3292   0.5738  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                     Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L  1.13559    0.04080  27.835  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q -0.13139    0.04420  -2.973  0.00295 ** 
anciennete            0.01795    0.03798   0.472  0.63659    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.27824    0.04244  -30.12
Stable|Augmentation  1.48814    0.04348   34.22
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * anciennete + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter     max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6717.51 13451.01 367(1123) 7.02e-04 6.3e+00

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3311   0.5754  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                                 Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L             1.137209   0.040816  27.862  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q            -0.131576   0.044231  -2.975  0.00293 ** 
anciennete                       0.012340   0.038424   0.321  0.74810    
tendance_shoc_niv1.L:anciennete  0.170925   0.038692   4.418 9.98e-06 ***
tendance_shoc_niv1.Q:anciennete  0.006878   0.044709   0.154  0.87774    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.28076    0.04252  -30.12
Stable|Augmentation  1.49105    0.04358   34.22

expert

Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
                   formula:                                              link:
m_n1_base          avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + (1 | email)          logit
m_n1_participant_3 avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + expert + (1 | email) logit
                   threshold:
m_n1_base          flexible  
m_n1_participant_3 flexible  

                   no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)
m_n1_base               5 13465 -6727.5                      
m_n1_participant_3      6 13466 -6726.8  1.3804  1       0.24
Likelihood ratio tests of cumulative link models:
 
                      formula:                                             
m_n1_participant_3    avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + expert + (1 | email)
m_n1_participant_3int avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * expert + (1 | email)
                      link: threshold:
m_n1_participant_3    logit flexible  
m_n1_participant_3int logit flexible  

                      no.par   AIC  logLik LR.stat df Pr(>Chisq)  
m_n1_participant_3         6 13466 -6726.8                        
m_n1_participant_3int      8 13462 -6722.9  7.8744  2     0.0195 *
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + expert + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter    max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6726.80 13465.59 297(909) 9.85e-04 2.1e+01

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3275   0.5723  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                     Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L  1.13514    0.04080  27.823  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q -0.13172    0.04420  -2.980  0.00288 ** 
expertOui             0.09324    0.07930   1.176  0.23969    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.21521    0.06788  -17.90
Stable|Augmentation  1.55114    0.06898   22.49
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * expert + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter     max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6722.86 13461.72 579(1759) 3.86e-03 2.6e+01

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3273   0.5721  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                               Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L            0.99177    0.06883  14.408  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q           -0.20065    0.07739  -2.593  0.00953 ** 
expertOui                       0.07881    0.07982   0.987  0.32347    
tendance_shoc_niv1.L:expertOui  0.21079    0.08191   2.573  0.01007 *  
tendance_shoc_niv1.Q:expertOui  0.10063    0.09425   1.068  0.28565    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.22484    0.06813  -17.98
Stable|Augmentation  1.54373    0.06919   22.31

comparaison modèle par AIC

                      df      AIC
m_n1_participant_1int  8 13438.72
m_n1_participant_1     6 13450.92
m_n1_participant_2int  8 13451.01
m_n1_participant_3int  8 13461.72
m_n1_base              5 13464.97
m_n1_participant_3     6 13465.59
m_n1_participant_2     6 13466.75

graphiques des résultats

coeffients des modèles

                                              Term   Estimate  Std.Error
1                      abondance_log.Déclin|Stable -1.2711977 0.04301992
2                abondance_log.Stable|Augmentation  1.5259846 0.04416078
3               abondance_log.tendance_shoc_niv1.L  1.1579827 0.04128901
4               abondance_log.tendance_shoc_niv1.Q -0.1380632 0.04550231
5                      abondance_log.abondance_log  0.1441625 0.02449652
6 abondance_log.tendance_shoc_niv1.L:abondance_log -0.3718877 0.03944197
        p.value      variable
1 6.753981e-192 abondance_log
2 1.190873e-261 abondance_log
3 4.496853e-173 abondance_log
4  2.411727e-03 abondance_log
5  3.980080e-09 abondance_log
6  4.150871e-21 abondance_log
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ℹ Please use `linewidth` instead.

Interprétation

1. Modèle avec abondance_log

Effet principal

L’abondance (log-transformée) a un effet positif significatif sur la réponse ordinale.

👉 Plus l’abondance augmente, plus la probabilité d’appartenir à une catégorie élevée de la variable réponse augmente.

Effet du SHOC

Le terme linéaire du SHOC est positif.

Le terme quadratique du SHOC est négatif.

👉 Relation non linéaire : l’effet du SHOC augmente jusqu’à un certain niveau puis diminue.

Interaction SHOC × abondance

Les interactions sont faibles ou non significatives.

👉 L’effet de l’abondance est globalement stable quel que soit le niveau du SHOC.

2. Modèle avec anciennete

Effet principal

L’ancienneté a un effet positif significatif.

👉 Les individus/sites plus anciens sont associés à des niveaux plus élevés de la réponse ordinale.

Effet du SHOC

Effet linéaire positif et effet quadratique négatif.

👉 Réponse maximale pour des valeurs intermédiaires du SHOC.

Interaction SHOC × ancienneté

Interaction linéaire significative et négative. 👉 L’effet positif de l’ancienneté diminue lorsque le SHOC augmente.

3. Modèle avec detectabilite

Effet principal

Une forte détectabilité a un effet positif très marqué.

👉 Les observations plus détectables sont associées à des catégories plus élevées de la réponse.

Effet du SHOC

Effet linéaire positif.

Effet quadratique négatif.

👉 Effet non linéaire du SHOC, cohérent avec un optimum intermédiaire.

Interaction SHOC × détectabilité

Interaction quadratique significative.

👉 Le rôle de la détectabilité varie selon le niveau du SHOC, surtout aux valeurs extrêmes.

4. Modèle avec expert

Effet principal

Le statut d’expert a un effet faible ou non significatif.

👉 Être expert n’influence pas directement la réponse ordinale.

Effet du SHOC

Effet linéaire positif, quadratique négatif.

👉 Relation non linéaire robuste.

Interaction SHOC × expert

Non significative.

👉 L’effet du SHOC est similaire chez les experts et non-experts.

5. Modèle avec fauneFrance

Effet principal

FauneFrance a un effet positif significatif.

👉 Les données issues de FauneFrance sont associées à des niveaux plus élevés de la réponse.

Effet du SHOC

Effet linéaire positif, quadratique négatif.

Interaction SHOC × FauneFrance

Interaction quadratique négative significative.

👉 L’effet positif de FauneFrance est atténué lorsque le SHOC est élevé.

6. Modèle avec popularite

Effet principal

La popularité a un effet positif significatif.

👉 Les espèces/objets plus populaires ont une probabilité plus élevée d’être dans une catégorie ordinale élevée.

Effet du SHOC

Effet linéaire positif.

Effet quadratique négatif.

Interaction SHOC × popularité

Interaction quadratique négative.

👉 L’effet de la popularité est moins marqué aux niveaux élevés de SHOC.

7. Modèle avec pourcentage_stoc

Effet principal

Le pourcentage STOC a un effet positif significatif.

👉 Une plus forte représentation STOC est associée à des catégories plus élevées.

Effet du SHOC

Effet linéaire positif, quadratique négatif.

Interaction SHOC × pourcentage STOC

Interaction quadratique négative.

👉 L’effet du STOC diminue lorsque le SHOC devient élevé.

8. Modèle avec sexe

Effet principal

Le sexe (H) a un effet faible ou modéré, parfois significatif.

👉 Le sexe peut influencer la réponse, mais l’effet reste limité.

Effet du SHOC

Effet linéaire positif.

Effet quadratique négatif.

Interaction SHOC × sexe

Non significative.

👉 La relation SHOC–réponse ne dépend pas du sexe.

Conclusion générale (très important)

Le SHOC est un déterminant majeur, avec un effet non linéaire cohérent dans tous les modèles.

La plupart des variables explicatives ont un effet positif direct sur la réponse ordinale.

Les interactions sont généralement faibles, mais certaines montrent une atténuation de l’effet des variables lorsque le SHOC est élevé.

Les résultats sont stables, cohérents et biologiquement/interprétativement plausibles.

probabilité (non cumulative) d’être dans une catégorie donnée


Traitement de: abondance_log 
Variable prédictrice identifiée: abondance_log 
Classe dans data: matrix array 
Dimensions de newdat: 150 lignes
Colonnes de pred_df: tendance_shoc_niv1, abondance_log, fit.Déclin, fit.Stable, fit.Augmentation 
Premières lignes de pred_df:
  tendance_shoc_niv1 abondance_log fit.Déclin fit.Stable fit.Augmentation
1             Déclin     -2.396510  0.6608883  0.3032770       0.03583469
2             Stable     -2.396510  0.2417656  0.5731190       0.18511537
3       Augmentation     -2.396510  0.1084093  0.5182702       0.37332052
4             Déclin     -2.314735  0.6530103  0.3099274       0.03706228
5             Stable     -2.314735  0.2408326  0.5732820       0.18588534
6       Augmentation     -2.314735  0.1090166  0.5191280       0.37185537
Dimensions de pred_long: 450 lignes
Résumé des probabilités:
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
0.03583 0.19472 0.32153 0.33333 0.53114 0.66089 
Graphique sauvegardé: plots_predictions/pred_abondance_log.png 

Traitement de: popularite 
Variable prédictrice identifiée: popularite 
Classe dans data: factor 
Niveaux de la variable: Non Oui 
Dimensions de newdat: 6 lignes
Colonnes de pred_df: tendance_shoc_niv1, popularite, fit.Déclin, fit.Stable, fit.Augmentation 
Premières lignes de pred_df:
  tendance_shoc_niv1 popularite fit.Déclin fit.Stable fit.Augmentation
1             Déclin        Non 0.49831494  0.4379219       0.06376314
2             Stable        Non 0.49406442  0.4411498       0.06478575
3       Augmentation        Non 0.18252902  0.5849494       0.23252159
4             Déclin        Oui 0.33279449  0.5477778       0.11942773
5             Stable        Oui 0.17276236  0.5825702       0.24466739
6       Augmentation        Oui 0.09229542  0.5081950       0.39950957
Dimensions de pred_long: 18 lignes
Résumé des probabilités:
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
0.06376 0.17520 0.36615 0.33333 0.49725 0.58495 
Graphique sauvegardé: plots_predictions/pred_popularite.png 

Traitement de: detectabilite 
Variable prédictrice identifiée: detectabilite 
Classe dans data: factor 
Niveaux de la variable: Faible Forte 
Dimensions de newdat: 6 lignes
Colonnes de pred_df: tendance_shoc_niv1, detectabilite, fit.Déclin, fit.Stable, fit.Augmentation 
Premières lignes de pred_df:
  tendance_shoc_niv1 detectabilite fit.Déclin fit.Stable fit.Augmentation
1             Déclin        Faible 0.57323004  0.3845854       0.04218456
2             Stable        Faible 0.30137804  0.5780277       0.12059429
3       Augmentation        Faible 0.21346611  0.6075726       0.17896125
4             Déclin         Forte 0.20331561  0.6085013       0.18818306
5             Stable         Forte 0.14828789  0.5981050       0.25360713
6       Augmentation         Forte 0.06967007  0.4890059       0.44132403
Dimensions de pred_long: 18 lignes
Résumé des probabilités:
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
0.04218 0.18127 0.27749 0.33333 0.55217 0.60850 
Graphique sauvegardé: plots_predictions/pred_detectabilite.png 

Traitement de: fauneFrance 
Variable prédictrice identifiée: fauneFrance 
Classe dans data: matrix array 
Dimensions de newdat: 150 lignes
Colonnes de pred_df: tendance_shoc_niv1, fauneFrance, fit.Déclin, fit.Stable, fit.Augmentation 
Premières lignes de pred_df:
  tendance_shoc_niv1 fauneFrance fit.Déclin fit.Stable fit.Augmentation
1             Déclin   -1.488147  0.6535871  0.3123625       0.03405037
2             Stable   -1.488147  0.8435329  0.1442807       0.01218633
3       Augmentation   -1.488147  0.2122218  0.5897782       0.19800004
4             Déclin   -1.377403  0.6191365  0.3415587       0.03930479
5             Stable   -1.377403  0.8045240  0.1795733       0.01590264
6       Augmentation   -1.377403  0.2066853  0.5899512       0.20336348
Dimensions de pred_long: 450 lignes
Résumé des probabilités:
     Min.   1st Qu.    Median      Mean   3rd Qu.      Max. 
9.710e-06 6.300e-02 2.688e-01 3.333e-01 5.365e-01 9.999e-01 
Graphique sauvegardé: plots_predictions/pred_fauneFrance.png 

Traitement de: pourcentage_stoc 
Variable prédictrice identifiée: pourcentage_stoc 
Classe dans data: matrix array 
Dimensions de newdat: 150 lignes
Colonnes de pred_df: tendance_shoc_niv1, pourcentage_stoc, fit.Déclin, fit.Stable, fit.Augmentation 
Premières lignes de pred_df:
  tendance_shoc_niv1 pourcentage_stoc fit.Déclin fit.Stable fit.Augmentation
1             Déclin        -1.488147  0.6535871  0.3123625       0.03405037
2             Stable        -1.488147  0.8435329  0.1442807       0.01218633
3       Augmentation        -1.488147  0.2122218  0.5897782       0.19800004
4             Déclin        -1.377403  0.6191365  0.3415587       0.03930479
5             Stable        -1.377403  0.8045240  0.1795733       0.01590264
6       Augmentation        -1.377403  0.2066853  0.5899512       0.20336348
Dimensions de pred_long: 450 lignes
Résumé des probabilités:
     Min.   1st Qu.    Median      Mean   3rd Qu.      Max. 
9.710e-06 6.300e-02 2.688e-01 3.333e-01 5.365e-01 9.999e-01 
Graphique sauvegardé: plots_predictions/pred_pourcentage_stoc.png 

Traitement de: sexe 
Variable prédictrice identifiée: sexe 
Classe dans data: factor 
Niveaux de la variable: F H 
Dimensions de newdat: 6 lignes
Colonnes de pred_df: tendance_shoc_niv1, sexe, fit.Déclin, fit.Stable, fit.Augmentation 
Premières lignes de pred_df:
  tendance_shoc_niv1 sexe fit.Déclin fit.Stable fit.Augmentation
1             Déclin    F  0.4175722  0.4898931       0.09253466
2             Stable    F  0.2682006  0.5654950       0.16630444
3       Augmentation    F  0.1809252  0.5704066       0.24866821
4             Déclin    H  0.4018534  0.5000072       0.09813938
5             Stable    H  0.1978735  0.5735173       0.22860918
6       Augmentation    H  0.1136067  0.5231701       0.36322322
Dimensions de pred_long: 18 lignes
Résumé des probabilités:
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
0.09253 0.18516 0.31571 0.33333 0.49748 0.57352 
Graphique sauvegardé: plots_predictions/pred_sexe.png 

Traitement de: anciennete 
Variable prédictrice identifiée: anciennete 
Classe dans data: matrix array 
Dimensions de newdat: 150 lignes
Colonnes de pred_df: tendance_shoc_niv1, anciennete, fit.Déclin, fit.Stable, fit.Augmentation 
Premières lignes de pred_df:
  tendance_shoc_niv1 anciennete fit.Déclin fit.Stable fit.Augmentation
1             Déclin -0.9632647  0.3829744  0.5105236        0.1065020
2             Stable -0.9632647  0.2143118  0.5723290        0.2133592
3       Augmentation -0.9632647  0.1424077  0.5493795        0.3082128
4             Déclin -0.8374988  0.3859603  0.5087324        0.1053073
5             Stable -0.8374988  0.2143612  0.5723288        0.2133100
6       Augmentation -0.8374988  0.1404142  0.5478611        0.3117248
Dimensions de pred_long: 450 lignes
Résumé des probabilités:
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
0.06036 0.21156 0.38948 0.33333 0.48658 0.57233 
Graphique sauvegardé: plots_predictions/pred_anciennete.png 

Traitement de: expert 
Variable prédictrice identifiée: expert 
Classe dans data: factor 
Niveaux de la variable: Non Oui 
Dimensions de newdat: 6 lignes
Colonnes de pred_df: tendance_shoc_niv1, expert, fit.Déclin, fit.Stable, fit.Augmentation 
Premières lignes de pred_df:
  tendance_shoc_niv1 expert fit.Déclin fit.Stable fit.Augmentation
1             Déclin    Non  0.4000179  0.4999552       0.10002686
2             Stable    Non  0.2139701  0.5720597       0.21397014
3       Augmentation    Non  0.1496987  0.5540786       0.29622277
4             Déclin    Oui  0.4092457  0.4941233       0.09663094
5             Stable    Oui  0.2152386  0.5720543       0.21270712
6       Augmentation    Oui  0.1190636  0.5268189       0.35411744
Dimensions de pred_long: 18 lignes
Résumé des probabilités:
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
0.09663 0.21302 0.32517 0.33333 0.49850 0.57206 
Graphique sauvegardé: plots_predictions/pred_expert.png 

Graphique combiné sauvegardé: plots_predictions/pred_combined.png 

Interprétation

1. Modèle Abondance (log)

Ce que montrent les prédictions

Quand l’abondance augmente :

La probabilité de Déclin diminue

La probabilité de Stable augmente légèrement

La probabilité d’Augmentation augmente clairement

Effet progressif et monotone, surtout visible pour Déclin et Augmentation

👉 Les espèces/sites plus abondants ont une probabilité plus élevée d’être associés à une tendance SHOC positive, et moins souvent à un déclin.

2. Modèle Popularité

Ce que montrent les prédictions

Les espèces populaires :

Ont une probabilité plus élevée d’Augmentation

Ont une probabilité plus faible de Déclin

Effet modéré mais net

Peu de changement pour la catégorie Stable

👉 La popularité est associée à une meilleure détection ou un suivi plus favorable, conduisant à des tendances SHOC plus positives.

3. Modèle Détectabilité

Ce que montrent les prédictions

Une forte détectabilité :

Réduit la probabilité de Déclin

Augmente fortement la probabilité d’Augmentation

Effet très marqué et cohérent

Peu d’effet sur Stable

👉 Les espèces mieux détectables sont plus souvent associées à des tendances positives, probablement via une meilleure estimation ou un biais de détection.

4. Modèle Faune France

Ce que montrent les prédictions

Effet fortement non linéaire

Pour Déclin :

Forte probabilité à faibles valeurs

Chute rapide ensuite

Pour Stable :

Pic à des valeurs intermédiaires

Pour Augmentation :

Forte augmentation aux valeurs élevées

👉 Faune de France agit comme un gradient structurant, avec :

Déclin dominant à faibles niveaux

Stabilité à niveaux intermédiaires

Augmentation à niveaux élevés

5. Modèle Pourcentage STOC

Ce que montrent les prédictions

Structure quasi identique à Faune de France :

Déclin dominant à faible pourcentage

Stable à valeurs intermédiaires

Augmentation à fort pourcentage

Effets très marqués et lisibles

👉 Une plus forte intégration au STOC est associée à des tendances SHOC plus favorables, avec une zone de transition intermédiaire.

6. Modèle Sexe

Ce que montrent les prédictions

Différences faibles entre F et H

Légère augmentation de la probabilité d’Augmentation chez H

Effets quasi parallèles

👉 Le sexe a un effet marginal, sans modifier fortement la distribution des catégories SHOC.

7. Modèle Ancienneté

Ce que montrent les prédictions

Quand l’ancienneté augmente :

Probabilité de Déclin augmente

Probabilité de Stable diminue

Probabilité d’Augmentation augmente légèrement

Effet progressif mais réel

👉 L’ancienneté modifie la structure des probabilités, avec un déplacement depuis la stabilité vers les catégories extrêmes.

8. Modèle Expert

Ce que montrent les prédictions

Différences très faibles entre Non et Oui

Légère hausse d’Augmentation chez les experts

Catégorie Stable quasi inchangée

👉 Le statut d’expert n’influence que marginalement la tendance SHOC.

Conclusion générale

✔ Les prédictions sont entièrement cohérentes avec les coefficients

✔ Les modèles à effets non linéaires (FauneFrance, STOC) sont les plus informatifs

✔ Les variables observationnelles (détectabilité, popularité) ont des effets clairs

✔ Les variables individuelles (sexe, expert) jouent un rôle secondaire

probabilité cumulative (d’être dans une catégorie supérieure)

Interpétation difficile de ces graphiques…. prendre les autres…

                        df      AIC
m_n1_trait_allint       24 12041.85
m_n1_trait_all          15 12449.00
m_n1_trait_3int          8 12626.41
m_n1_trait_3             6 12663.54
m_n1_trait_4int         10 12907.52
m_n1_trait_6int          8 13007.70
m_n1_trait_2int          8 13124.40
m_n1_trait_2             6 13155.55
m_n1_trait_5int          9 13187.16
m_n1_trait_4             7 13290.92
m_n1_trait_6             6 13329.04
m_n1_trait_1int          8 13348.01
m_n1_trait_5             7 13387.73
m_n1_participant_allint 14 13429.54
m_n1_trait_1             6 13436.64
m_n1_participant_1int    8 13438.72
m_n1_participant_1       6 13450.92
m_n1_participant_2int    8 13451.01
m_n1_participant_all     8 13454.38
m_n1_participant_3int    8 13461.72
m_n1_base                5 13464.97
m_n1_participant_3       6 13465.59
m_n1_participant_2       6 13466.75

ACP

Registered S3 methods overwritten by 'broom':
  method        from 
  nobs.fitdistr MuMIn
  nobs.multinom MuMIn

Conclusion

Les participants n’associent pas une perception de tendances de populations en fonction des traits des espèces ni en fonction de leur caractéristiques personnelles.

La perceptions des participants est relativement indépendantes des variables testées.

Cela veut dire que les participants ne sont pas influencer pas le types

INTELLIGENCE COLLECTIVE

variables

avis_niv1 = “Déclin” ~ -1,“Augmentation” ~ 1, “Stable” ~ 0

round

ou

mean avis <= -0.2 ~ “Déclin”, mean avis >= 0.2 ~ “Augmentation”, -0.2 < mean avis > 0.2 ~ “Stable”


  -1    0    1 <NA> 
3269 5003 2033    0 

Chi² : shoc vs round

     Augmentation Déclin Stable
SHOC            9      8      5
AVIS            1      5     22
Warning in chisq.test(tab_chi2_round): L’approximation du Chi-2 est peut-être
incorrecte

    Pearson's Chi-squared test

data:  tab_chi2_round
X-squared = 17.325, df = 2, p-value = 0.0001729
Warning in chisq.test(tab_chi2_round): L’approximation du Chi-2 est peut-être
incorrecte
[1] "résidus"
     Augmentation    Déclin    Stable
SHOC     3.276367  1.480904 -3.932849
AVIS    -3.276367 -1.480904  3.932849
[1] "proportions"
     Augmentation    Déclin    Stable
SHOC   0.40909091 0.3636364 0.2272727
AVIS   0.03571429 0.1785714 0.7857143

Chi² : shoc vs quantile 0.2

     Augmentation Déclin Stable
SHOC            9      8      5
AVIS            6     11     11

    Pearson's Chi-squared test

data:  tab_chi2_quantile02
X-squared = 2.6417, df = 2, p-value = 0.2669
[1] "résidus"
     Augmentation     Déclin    Stable
SHOC     1.492094 -0.2113049 -1.245935
AVIS    -1.492094  0.2113049  1.245935
[1] "proportions"
     Augmentation    Déclin    Stable
SHOC    0.4090909 0.3636364 0.2272727
AVIS    0.2142857 0.3928571 0.3928571

tendances par espece

Joining with `by = join_by(espece)`
# A tibble: 28 × 4
   espece     tendance moyenne arr…¹ tendance moyenne qua…² `tendance stat SHOC`
   <chr>      <chr>                  <chr>                  <chr>               
 1 Accenteur… Stable                 Déclin                 Déclin              
 2 Alouette … Déclin                 Déclin                 Incertain           
 3 Bouscarle… Stable                 Augmentation           Augmentation        
 4 Bruant zi… Stable                 Stable                 Augmentation        
 5 Chardonne… Stable                 Déclin                 Incertain           
 6 Choucas d… Stable                 Augmentation           Augmentation        
 7 Geai des … Stable                 Stable                 Déclin              
 8 Grimperea… Stable                 Stable                 Augmentation        
 9 Grive dra… Stable                 Déclin                 Déclin              
10 Grive lit… Déclin                 Déclin                 Incertain           
# ℹ 18 more rows
# ℹ abbreviated names: ¹​`tendance moyenne arrondie quiz`,
#   ²​`tendance moyenne quantile (-0.2, 0.2) quiz`

variabilité des réponses par espece

Pas de correlation entre le tendances moyennes estimées collectivement et la variation (écart-type) dans les réponses


Call:
lm(formula = mean_intel_dt$mean_avis_niv1_intel ~ mean_intel_dt$sd_avis_niv1_intel)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-0.5019 -0.3525  0.0251  0.3158  0.8052 

Coefficients:
                                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept)                       -0.8524     0.4731  -1.802   0.0832 .
mean_intel_dt$sd_avis_niv1_intel   1.1782     0.7886   1.494   0.1472  
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 0.3857 on 26 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.07907,   Adjusted R-squared:  0.04365 
F-statistic: 2.232 on 1 and 26 DF,  p-value: 0.1472
# save environnement

#| eval: false
#| include: false
save.image(file = "SHOC-humain.RData")
# load("SHOC-humain.RData")